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- Myths and Legends in High-Performance Computing [66.0]
このユーモラスで思想的な挑発的な記事では、高性能コンピューティングコミュニティのメンバーの間で伝承される神話や伝説について論じる。 それらは、デナードのスケーリングやムーアの法則など、多くのスケーリング法則の終焉によって引き起こされた、現在の大規模な変革の時代における退化論者を表していると我々は信じている。 いくつかの法則が終わる一方で、アルゴリズムスケーリングや新しいアーキテクチャ研究など、新しい方向性が開かれる。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Jan 2023 09:32:19 GMT)
- ハイパフォーマンスコンピューティングの12の神話、面白い記事。
- Data-centric AI: Perspectives and Challenges [51.7]
データ中心AI(DCAI)は、モデル進歩からデータ品質と信頼性の確保への根本的なシフトを提唱している。 データ開発、評価データ開発、データメンテナンスの3つの一般的なミッションをまとめる。 今後の探索を動機付けるためのオープンな課題をリストアップする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Jan 2023 05:28:59 GMT)
- Data-centric AIに関する解説。5ページと短いが、Training Data Development, Evaluation Data Development, Data Maintenaceに分けて概要と動向を解説している。